Представьте себе потерю миллиардов в доходах от электронной коммерции из-за того, что потребителей учат, как обыгрывать систему возвратных платежей. Это суровая реальность, с которой сталкиваются такие цифровые торговые площадки, как Uber, Airbnb, Turo и Etsy, борясь с растущей волной мошеннических возвратных платежей.
Прогнозируется, что к концу 2024 года валовая стоимость товаров (GMV) мирового сектора онлайн-торговли достигнет 3,832 трлн долларов США, что на 10% больше, чем в предыдущем году.
Это быстрое расширение приносит возможности и увеличение числа исков о возврате платежей. Поскольку эти торговые площадки превращаются в более сложные экосистемы, им приходится ориентироваться в запутанном ландшафте споров о возврате платежей, балансируя между своими ролями в качестве посредников между потребителями и торговцами.
Возвратные платежи происходят, когда потребители оспаривают транзакции, что приводит к отмене платежей, из-за чего продавец теряет средства за предоставленные товары или услуги. Хотя процесс возвратных платежей задуман как механизм защиты потребителей, он часто эксплуатируется.
Дружественное мошенничество — это особый тип мошенничества с возвратом платежей, при котором потребители оспаривают законные платежи, утверждая, что они никогда не совершали покупку или не получали товары или услуги. Этот тип мошенничества особенно сложен для торговых площадок, поскольку зачастую торговая площадка не является субъектом, который предоставляет товары или услуги.
Социальные сети способствуют мошенничеству
Тревожная и растущая тенденция усиливает эту проблему: распространение видеороликов в социальных сетях, обучающих потребителей тому, как оспаривать кредитные платежи, что приводит к значительному росту дружественного мошенничества. Эти видеоролики подпитывают всплеск незаконных требований о возврате платежей, влияя на различные отрасли, включая цифровые рынки.
Чтобы бороться с этой растущей угрозой, торговые площадки должны выйти за рамки простого реагирования на претензии. Решения на основе ИИ помогают торговым площадкам собирать самые веские доказательства для возмещения упущенной выгоды от мошеннических споров, адаптируя каждый ответ на возврат платежей в масштабе и используя машинное обучение для оптимизации и улучшения результатов с течением времени.
ИИ может определять закономерности, указывающие на возможности для улучшения операционных процессов. Принимая эти решения, торговые площадки могут соблюдать правила карточных сетей, различать законные возвраты платежей и дружественное мошенничество и создавать более безопасную, эффективную и удобную для пользователя среду.
Торговые площадки и риски мошенничества со стороны первой стороны
Неправомерное использование первой стороны или «дружественное мошенничество» становится все более серьезной проблемой для цифровых торговых площадок. В отличие от традиционных торговцев, которые напрямую контролируют свои транзакции и взаимодействие с клиентами, торговые площадки работают как посредники, соединяя покупателей с несколькими независимыми продавцами. Эта уникальная позиция делает их особенно уязвимыми для неправомерного использования первой стороны.
В сценарии прямого взаимодействия продавца с покупателем продавец управляет всеми аспектами транзакции, от первоначальной продажи до поддержки клиентов, имея прямой доступ к записям о покупках, журналам коммуникаций и качеству предоставленных товаров или услуг.
Однако этот процесс более сложен для торговых площадок. Они должны полагаться на данные потенциально тысяч продавцов, часто разбросанных по разным системам и базам данных, что затрудняет сбор необходимых доказательств для эффективного оспаривания возвратных платежей.
Торговые площадки также должны управлять доверием и целостностью всей своей платформы, соблюдая баланс интересов как покупателей, так и продавцов.
Когда покупатель участвует в злоупотреблении первой стороной — например, ложно утверждает, что товар никогда не был получен или не соответствовал описанию, — рынок оказывается в затруднительном положении. Они рискуют понести финансовые потери от самого возврата платежа, а если они перекладывают возврат платежа на продавцов, существует потенциальный репутационный ущерб, если продавцы чувствуют себя недостаточно защищенными или поддержанными.
Торговая площадка как место торговли
Возвратные платежи представляют повышенные риски для торговых площадок, когда они берут на себя роль «официального торговца». В этом качестве торговые площадки не только отвечают за обработку платежей и урегулирование споров с клиентами, но и несут все финансовые последствия возвратных платежей.
Кроме того, повторные возвраты платежей могут серьезно повредить репутации торговой площадки, подорвав доверие потребителей, продавцов и компаний, занимающихся обработкой карт. Для эффективного снижения этих рисков крайне важно, чтобы торговые площадки внедрили меры на основе ИИ.
Решение, правильно использующее ИИ, может сыграть решающую роль в оптимизации управления спорами и повышении процента побед в крупных масштабах, гарантируя, что торговые площадки получат большую прибыль и сохранят хорошую репутацию в условиях растущей конкуренции.
Прозрачная и справедливая политика возврата средств имеет важное значение, поскольку она снижает недовольство клиентов и предупреждает споры о возврате платежей. Предоставление отличной поддержки клиентов, включая легкий доступ к каналам разрешения, гарантирует, что проблемы будут решаться быстро, потенциально предотвращая перерастание споров в возврат платежей.
Упрощение и ясность процессов для конечного пользователя, таких как процессы оформления заказа и коммуникации после покупки, также может значительно снизить вероятность возвратных платежей.
Точные дескрипторы транзакций, которые появляются в выписках по кредитным картам клиентов, имеют решающее значение. Использование динамических дескрипторов, которые включают названия продавца и торговой площадки, может уменьшить путаницу для клиентов и снизить вероятность случайных возвратов платежей из-за нераспознанных транзакций.
ИИ для эффективного управления возвратными платежами в больших масштабах
На цифровых рынках, где данные часто разбросаны по системам нескольких поставщиков, ИИ является незаменимым инструментом для консолидации и анализа этой информации. ИИ функционирует как интеллектуальный организатор, синтезируя разрозненные данные в целостную, действенную структуру, которая оптимизирует управление возвратными платежами и усиливает защиту от споров по платежам.
Анализируя данные из заявок на возврат платежей — особенно при классификации по конкретным кодам причин или жалобам клиентов — ИИ может выявлять закономерности, которые выявляют системные проблемы или области для улучшения на платформе. Например, частые возвраты платежей, связанные с определенным аспектом обслуживания, могут указывать на недостатки в опыте конечного пользователя или процессе транзакции, исправление которых может значительно сократить будущие возвраты платежей.
В отличие от традиционных, ручных или автоматизированных систем на основе статических шаблонов, ИИ адаптирует стратегии смягчения возвратных платежей, учитывая различные факторы, такие как рыночные тенденции, типы эмитентов и категории продуктов. Этот уровень детализации улучшает каждый ответ, одновременно сокращая ручные усилия.
По мере того, как ИИ учится на каждом случае возврата платежей, совершенствуя свой подход на основе результатов, он становится все более эффективным. Чем больше данных обрабатывает ИИ, тем лучше он различает выигрышные и проигрышные случаи. Со временем это приводит к постоянному улучшению показателей выигрыша и возмещения, что делает ИИ все более мощным инструментом для смягчения возвратных платежей.
Создание доверия с помощью защиты от возврата платежей на основе искусственного интеллекта
По мере расширения цифровых торговых площадок управление доверием и транзакциями становится все более сложным. Учитывая их роль посредников, решения по возврату платежей на основе ИИ имеют важное значение. Эти инструменты помогают торговым площадкам консолидировать и анализировать огромные объемы данных, оптимизировать управление спорами и повышать процент побед, особенно когда они выступают в качестве «торговца по записи».
Способность ИИ выявлять закономерности и реагировать на масштабные возвратные платежи имеет решающее значение для защиты репутации и финансовой стабильности торговых площадок.
В конкурентной среде, где доверие имеет первостепенное значение, использование передовых решений ИИ позволяет торговым площадкам защищать свои платформы, гарантируя, что они остаются безопасными, эффективными и удобными для пользователя. Таким образом, они защищают свою прибыль и способствуют прочному доверию со стороны потребителей и продавцов, подготавливая почву для дальнейшего успеха.
